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    "endDate": None,
    "taskId": "1000001",
    "isStandard": 1,  # after
}
mongo_data_before_after = {
    "deployEnvironment": "LOCAL",
}
mongo_data_default = {
    "createdByName": "api",
    "modelType": "CI_10001162",  # 水泥配料
    "name": "水泥配料",
    "description": "",
    "clinkerStrengthType": "ACTUAL",  # 使用熟料类型
}


pickle_file_path = os.path.join(settings.save_model_path , "linear")

model_name = 'cement_batching_submodel'


#  大模型平台
basis_config = {
    'host_upload_static': 'http://integrated-stage.allintechinc.com/machine-learning/api/v1/model/api/featureUpload',
    'host_upload':'$GENERAL_MODEL_HOST/machine-learning/api/v1/model/api/featureUpload',
	'host_get_static':'http://integrated-stage.allintechinc.com/machine-learning/api/v1/model/api/invoke',

	'host_get':'$GENERAL_MODEL_HOST/machine-learning/api/v1/model/api/invoke',
	'host_get_for_service': "http://machine-learning:8080/api/v1/model/api/invoke",
    'factoryName':'$FACTORY_NAME',
    'factoryId':'$FACTORY_ID',
    'envName':'$ENV_NAME',
    'envId':'$ENV_ID',
    'modelCode':'$MODEL_CODE',
    'modelName':'$MODEL_NAME',
    'modeVer':'$MODEL_VER',
    'tenantId':'$TENANT_ID'
}
base_log_path = "$LOG_PATH"
environment = '$CURRENT_ENV'


#k8s


api = {
	"local": {
		"query_api": "integrated-stage.allintechinc.com/machine-learning/api/v3/model/",
		"upload_api": "integrated-stage.allintechinc.com/machine-learning/api/v2/model_import/custom/model",
		"register_api": "integrated-stage.allintechinc.com/machine-learning/api/v2/model_import/custom",
		"deploy_api": "integrated-stage.allintechinc.com/machine-learning/api/v1/model/auto/deploy",

		"simulation_url": "http://10.20.0.104:8080/api/v1/cement/ingredient/simulation.api",

		"monitor_api": "http://integrated-stage.allintechinc.com/machine-learning/api/v1/model/evaluation/upload"
	},
	"k8s": {
		"query_api": "http://machine-learning:8080/api/v3/model/",
		"upload_api": "http://machine-learning:8080/api/v2/model_import/custom/model",
		"register_api": "http://machine-learning:8080/api/v2/model_import/custom",
		"deploy_api": "http://machine-learning:8080/api/v1/model/auto/deploy",

		"simulation_url": "http://solution-cement-ingredient:8080/api/v1/cement/ingredient/simulation.api",

		"monitor_api": "http://machine-learning:8080/api/v1/model/evaluation/upload"
	}
}

default_whitelist_date_list = [[datetime(2024, 1, 1), datetime(2025, 1, 1)]]


monitor_template={
    "id": "b17c9469-e499-4d9b-8490-845462e5a2fb",
    "modelCode": "CI_10001194-CI_10001073-CI_10001091",
    "modelName": "水泥强度预测",
    "modelVersion": "1.0.0_20240511",
    "createdBy": "",
    "createdDate": "2024-05-11 09:50:46.24",
    "evaluation": { # 指标
        "3d": {
            "mae": 0.9884,
            "r2": -0.0557,
            "acc": 0.8718
        },
        "28d": {
            "mae": 0.8382,
            "r2": -0.0516,
            "acc": 0.8621
        }
        #可扩展其他指标
    },
    "coef": [{ # 系数,没有可为空
        "物料名称": "SO₃",
        "Loss": "",
        "水分": "",
        "活性": "",
        "28d": "-0.005",
        "3d": "-0.005"
        #可扩展其他系数
    }],
    "deviceCode": "CI_10001073", #设备编码
    "deviceName": "1#水泥磨", #设备 1#回转窑
    "product": "P.O42.5", #品种
    "dataStartDate": "2024-04-28", #数据开始时间
    "dataEndDate": "2024-04-30", #数据结束时间
    "isStandard": False, #是否达标
    "extended": {
      "clinkerStrengthType": "ACTUAL",
       "clinkerStrengthTypeName": "实测值"
    #等等其他属性
    } #扩展信息
}

test_flag='$CURRENT_ENV'
try:
	#k8s 用于自学习
	from .k8s_config_reader import parse_k8s_config
	data_dict = parse_k8s_config()
	mongo_config = data_dict["mongo"]
	settings.default_mongo_uri =f"mongodb://{mongo_config['user']}:{mongo_config['password']}@{mongo_config['host']}/?authSource={mongo_config['authSource']}&authMechanism={mongo_config['authMechanism']}"
except Exception as e:
	print(" ========================== 获取k8s出现错误,错误内容：{} ===================".format(e))
	# 本地和预测
	# if('$' not in test_flag): #如果已被替换
	# 	mongo_config = {
	# 		"host": "$MONGO_HOST",
	# 		"port": "$MONGO_PORT",
	# 		"user": "$MONGO_USER",
	# 		"password": "$MONGO_PASSWORD",
	# 		"authSource": "$MONGO_AUTHSOURCE",
	# 		"authMechanism": "SCRAM-SHA-1"
	# 	}
	# 	if (not mongo_config["authSource"]):
	# 		mongo_config["authSource"] = 'admin'
	# 	mongo_uri =f"mongodb://{mongo_config['user']}:{mongo_config['password']}@{mongo_config['host']}/?authSource={mongo_config['authSource']}&authMechanism={mongo_config['authMechanism']}"
	# else:
	# 	mongo_uri = settings.default_mongo_uri

def get_db_handle():
	client = pymongo.MongoClient(settings.default_mongo_uri)
	db_handle = client[settings.database_name]  # 获取数据库句柄
	return db_handle
def get_master_data():
	# oldtime=datetime.now()
	db = get_db_handle()
	# newtime=datetime.now()
	# print('读取数据库耗时',newtime-oldtime)
	collection = db[settings.self_DICTIONARY_1]
	cursor = collection.find({}, {"_id": 0})
	data = list(cursor)
	data=pd.DataFrame(data)[['code','name']]
	result_dict = data.set_index('code').to_dict()['name']
	return result_dict

master_data=get_master_data()
# master_data1=master_data
replace_dict={
'CI_10001098':'细度45μm',
'CI_10001099':'细度80μm',
'CI_10001100':'比表',
'CI_10001101':'SO3',
'CI_10001102':'CaO',
'CI_10001103':'水泥3天强度',
'CI_10001104':'水泥28天强度',

'CI_10001137':'Loss',
'CI_10001138':'水份'}
for k,v in replace_dict.items():
	master_data[k]=v
SO3_quantile = 2
is_plt_flag = False
isSeperateMill = True
isIntercept = True
is_material_activities_from_general = True
gyp_thre = 15